Reasoning vs. Instruct (GPT) models
Перевод: о различиях в применении Reasoning и GPT моделей
Решили сделать краткий перевод недавней статьи от Open.AI про различия в применении reasoning (o-series) и GPT-моделей. Тема горячая, иметь идеи на эту тему в понятном виде под рукой кажется полезным. Если текст наберет много лайков, будем и дальше публиковать подобные посты с тегом "перевод" - на актуальные темы.
Ключевые различия Instruct (GPT) vs. Reasoning LLM
Reasoning (в случае Open.AI - o-series) и привычные нам чат-модели или instruct-модели (в случае Open.AI - GPT) решают разные задачи и требуют разных подходов.
- Reasoning-модели - планировщики. Созданы для сложных задач, требующих глубокого анализа, стратегического планирования и работы с большими объемами неоднозначной информации. Они медленнее, но точнее Instruct LLM. Идеальны для областей, где важны точность и надежность: математика, наука, инженерия, финансы, юриспруденция.
- GPT-модели (и другие instruct-модели) - рабочие лошадки. Оптимизированы для быстрого выполнения четко определенных задач и подходят для случаев, где важны скорость и низкая стоимость. Меньше подходят для сложных, многошаговых задач.
Успешные кейсы использования Reasoning-моделей (на примере o-series)
- Работа с неоднозначными задачами. Модели задают уточняющие вопросы и обрабатывают сложные документы. Hebbia использует o1 для анализа сложных платежных ограничений в кредитных соглашениях.
- Поиск иголки в стоге сена. Модели находят важные детали в огромных объемах неструктурированной информации. Endex использовал o1 значимой информации в документах компании (контракты, договоры аренды, и проч.), которая может повлиять на сделку о ее покупке. Модель выявила важное положение о «смене контроля» в сносках: если бы компания была продана, ей пришлось бы выплатить кредит в размере $75 млн.
- Выявление взаимосвязей и выводов из сложносоставных данных. Модели находят связи между документами и делают выводы на основе контекста. Blue J улучшила производительность в 4 раза, используя o1 для налоговых исследований, когда нужно было прийти к логическим выводам, которые не были очевидны ни в одном отдельном документе. BlueFlame AI применила o1 для анализа влияния фандрайзинга на существующих акционеров - получив в итоге корректную расчетную таблицу на основе множества документов, на создание которых у финаналитиков ушло бы существенно больше времени.
- Многошаговое планирование. O-series выступает как «планировщик», разбивая задачи на шаги и делегируя их GPT для выполнения. Lindy.AI использует o1 для автоматизации рабочих процессов. Модель забирает информацию из календаря или эл. почты, а затем автоматически помогает пользователю планировать встречи, отправлять e-mail-ы, и др. Декомпозиция и планирование задач были полностью переключены на o1.
- Визуальный анализ. O1 лучше GPT-4o справляется с интерпретацией сложных изображений (графики, чертежи). SafetyKit достигла 88% точности в классификации изображений с помощью o1 - в задаче проверки комплаенс-рисков для миллионов товаров в Интернете, включая подделки ювелирных изделий класса люкс, исчезающие виды и контролируемые вещества.
- Рецензирование и улучшение кода. Модели эффективно анализируют код, находя ошибки, которые могут пропустить люди. CodeRabbit увеличил конверсию в 3 раза, перейдя на o-series для ревью кода - во многом за счет того, что o1 способен обнаруживать ошибки и несоответствия между множеством файлов в репозитории. Кроме того, o1 на голову выше GPT при помощи разработчикам в проектировании сложных систем.
- Оценка и бенчмаркинг. O-series используется для проверки качества ответов других моделей. Braintrust улучшила F1-оценку с 0.12 до 0.74, используя o1 для оценки ответов GPT-4o.
Для нас будет очень ценно, если в комментах вы напишете, насколько такой пост полезен.
Ваш @Reliable ML
#tech #business #перевод #reliable_ml #llm
Перевод: о различиях в применении Reasoning и GPT моделей
Решили сделать краткий перевод недавней статьи от Open.AI про различия в применении reasoning (o-series) и GPT-моделей. Тема горячая, иметь идеи на эту тему в понятном виде под рукой кажется полезным. Если текст наберет много лайков, будем и дальше публиковать подобные посты с тегом "перевод" - на актуальные темы.
Ключевые различия Instruct (GPT) vs. Reasoning LLM
Reasoning (в случае Open.AI - o-series) и привычные нам чат-модели или instruct-модели (в случае Open.AI - GPT) решают разные задачи и требуют разных подходов.
- Reasoning-модели - планировщики. Созданы для сложных задач, требующих глубокого анализа, стратегического планирования и работы с большими объемами неоднозначной информации. Они медленнее, но точнее Instruct LLM. Идеальны для областей, где важны точность и надежность: математика, наука, инженерия, финансы, юриспруденция.
- GPT-модели (и другие instruct-модели) - рабочие лошадки. Оптимизированы для быстрого выполнения четко определенных задач и подходят для случаев, где важны скорость и низкая стоимость. Меньше подходят для сложных, многошаговых задач.
Успешные кейсы использования Reasoning-моделей (на примере o-series)
- Работа с неоднозначными задачами. Модели задают уточняющие вопросы и обрабатывают сложные документы. Hebbia использует o1 для анализа сложных платежных ограничений в кредитных соглашениях.
- Поиск иголки в стоге сена. Модели находят важные детали в огромных объемах неструктурированной информации. Endex использовал o1 значимой информации в документах компании (контракты, договоры аренды, и проч.), которая может повлиять на сделку о ее покупке. Модель выявила важное положение о «смене контроля» в сносках: если бы компания была продана, ей пришлось бы выплатить кредит в размере $75 млн.
- Выявление взаимосвязей и выводов из сложносоставных данных. Модели находят связи между документами и делают выводы на основе контекста. Blue J улучшила производительность в 4 раза, используя o1 для налоговых исследований, когда нужно было прийти к логическим выводам, которые не были очевидны ни в одном отдельном документе. BlueFlame AI применила o1 для анализа влияния фандрайзинга на существующих акционеров - получив в итоге корректную расчетную таблицу на основе множества документов, на создание которых у финаналитиков ушло бы существенно больше времени.
- Многошаговое планирование. O-series выступает как «планировщик», разбивая задачи на шаги и делегируя их GPT для выполнения. Lindy.AI использует o1 для автоматизации рабочих процессов. Модель забирает информацию из календаря или эл. почты, а затем автоматически помогает пользователю планировать встречи, отправлять e-mail-ы, и др. Декомпозиция и планирование задач были полностью переключены на o1.
- Визуальный анализ. O1 лучше GPT-4o справляется с интерпретацией сложных изображений (графики, чертежи). SafetyKit достигла 88% точности в классификации изображений с помощью o1 - в задаче проверки комплаенс-рисков для миллионов товаров в Интернете, включая подделки ювелирных изделий класса люкс, исчезающие виды и контролируемые вещества.
- Рецензирование и улучшение кода. Модели эффективно анализируют код, находя ошибки, которые могут пропустить люди. CodeRabbit увеличил конверсию в 3 раза, перейдя на o-series для ревью кода - во многом за счет того, что o1 способен обнаруживать ошибки и несоответствия между множеством файлов в репозитории. Кроме того, o1 на голову выше GPT при помощи разработчикам в проектировании сложных систем.
- Оценка и бенчмаркинг. O-series используется для проверки качества ответов других моделей. Braintrust улучшила F1-оценку с 0.12 до 0.74, используя o1 для оценки ответов GPT-4o.
Для нас будет очень ценно, если в комментах вы напишете, насколько такой пост полезен.
Ваш @Reliable ML
#tech #business #перевод #reliable_ml #llm